JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020

## KOMPARASI METODE CLUSTERING K-MEANS DAN SINGLE LINKAGE UNTUK PENENTUAN KELOMPOK AGENT PADA CALL CENTER
Sapriyanti 1 , Yan Rianto 2
Program Magister Ilmu Komputer 1,2
Program Studi  Ilmu Komputer 1,2 STMIK Nusa Mandiri 1,2
Sapriyanti.85@gmail.com 1 , yan_rianto@nusamandiri.ac.id 2

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan  manual  dan  penerapan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  sebagai komparasi clustering metode K-Means dan Single  Linkage untuk  mengetahui  jumlah  pengelompokan agent contact  center pada  PT  XYZ.  Dimana  pengelompokan  dilakukan  berdasarkan  standar  yang  telah  ditentukan, sedangkan pengelompokan menggunakan metode Single Linkage mengacu pada jarak terdekat antar parameter Agent . Dari hasil pengujian didapatkan bahwa pada saat proses pengelompokan menggunakan metode K-Means dan  metode Single  Linkage ,  terdapat  perbedaan  dalam  hal  jumlah Agent dalam  sebuah cluster ,  anggota  pada masing masing cluster , dan waktu eksekusi untuk membangun sebuah cluster . Dalam hal waktu eksekusi untuk membangun  sebuah cluster dengan  20 agent  contact  center ,  metode K-Means lebih  unggul  dibanding  dengan metode Single Linkage . Dengan mencari nilai centroid distance , didapatkan bahwa cluster yang terbentuk dari metode K-Means lebih  ideal  dibanding  metode Single  Linkage .  Dimana  jumlah  member  pada cluster dengan metode K-Means yaitu C0 (3), C2 (9) dan C3 (8) sedangkan dengan metode Single Linkage yaitu C0 (8), C2 (9) dan C3 (3).
Kata kunci: pusat telepon; K-Means ; metode komparasi; single linkage.
Abstract: In this study, a manual calculation and application support were used using Rapidminer application as  a  K-Means  and  Single  Linkage  comparison  grouping  method  to  determine  the  number  of  agents  contact center grouping at PT XYZ. Where the grouping is done according to predetermined standards, while grouping using the Single Linkage method is determined at the closest distance between the Agent parameters. From the test results obtained during the grouping process using the K-Means method and the Single Linkage method, it is a difference in the number of Agents in one cluster, members in each cluster, and the implementation time to create  a  cluster.  In  terms  of  execution  time  to  building  a  cluster  with  20  agent  contact  centers,  the  K-Mean method is superior to the Single Linkage method. By finding the centroid distance value, a cluster formed by the K-Mean  method  is  more  ideal  than  the  Single  Linkage  method.  Where  the  number  of  members  in  the  cluster using the K-Means method are C0 (3), C2 (9) and C3 (8) and the Single Linkage method is C0 (8), C2 (9) and C3 (3)..
Keywords: Call Center;k-mean;compare method; single linkage.

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini,  kita  memasuki  era  teknologi informasi yang begitu maju dan pesat berkembang, banyak orang yang menginginkan cara pengaksesan  informasi  yang  cepat  dan  mudah. Salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  untuk memberikan  informasi  adalah  dengan  membangun sebuah  sistem Call  Centre (Telepon  terpusat). Untuk  menunjang  kegiatan operasional perusahaan saat  ini,  perusahaan  sudah  harus  memiliki  Call
Centre,  dimana  fungsi  Call  Centre  tersebut digunakan  untuk  beberapa  hal  antara  lain pemberian  informasi,  penanganan  kritik  dan  saran serta untuk melakukan panduan jika terjadi masalah pada perusahaan. Dalam rangka  menerapkan Good Governance dimana  sebuah  perusahaan  besar memiliki  system Call  Center guna  mendukung kegiatan operasional perusahaan .
Sistem Call  Center yang  ada  saat  ini  masih banyak  yang  menggunakan  system  PABX  analog sebagai  sistem  switching.  Padahal  PABX  analog
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
dengan  jumlah  jalur  yang  banyak  harus  dibeli dengan  biaya  lumayan  mahal.  Pada  penelitian  ini dilakukan  komparasi  antara  metode clustering K- Means dengan Single  Linkage ,  dimana  dilakukan penerapan  dengan  aplikasi  Rapidminer  sebagai visualisasinya.  Perhitungan  yang  dibuat  diolah dengan  metode  manual, K-Means dan Single Linkage untuk pengelompokan agent sebagai upaya untuk  melakukan  monitoring  terhadap  beban  kerja setiap Agent [2].

## II. METODE DAN MATERI
Fitriyadi  pada  tahun  2010  telah  membuat sebuah  layanan  informasi  kemahasiswaan  berbasis IP  PBX,dimana  sistem  yang  dibuat  menggunakan software  Asterisk  dan  pemrograman  PHP  AGI[1]. Sulija Hidayati pada tahun 2011 telah membandingkan  dua  metode  analisis cluster yaitu metode Single  Linkage dengan  metode K-Means serta  mengetahui  langkah-langkah  dari  kedua metode tersebut. Data yang dipakai pada penelitian ini  untuk  proses  peng cluster an  dari  kedua  metode Single  Linkage dan  metode K-Means yaitu  empat rasio  profitabilitas  dari  27  bank  yang  terdiri  dari rasio BEP, ROE, ROA, dan NPM[3].
Nur Rosyid Mubtada’I, dkk pada tahun 2011 telah  membuat  Analisa  Perbandingan clustering metode  manual  dan  metode Single  Linkage untuk menentukan  kinerja Agent pada Call  Center berbasis Asterisk for Java. Penelitian ini merupakan  pengembangan  dari  tiga  penelitian diatas,  dimana  pada  penelitian  ini  membuat Perhitungan  Manual  dari  metode K-Means dan Single  Linkage untuk  mengetahui  pengelompokan Agent dengan  di  implementasikan  visualisasinya pada Aplikasi Rapidminer.
2.1. Call Center
Call  Centre merupakan  suatu  wadah informasi  yang  terpusat  yang  digunakan  untuk tujuan  menerima  dan  mengirimkan  sejumlah  besar permintaan melalui telepon. Call Centre dioperasikan  oleh  sebuah  perusahaan  sebagai pengadministrasi layanan  yang  mendukung produk incoming dan  menyelidiki  informasi  tentang konsumen.  Beberapa  panggilan  keluar Call  Centre digunakan untuk telemarketing, dan debt collection .  Sebagai  tambahan  untuk Call  Centre , bahwa penanganan secara kolektif untuk surat, fax, dan email dalam sebuah lokasi lebih sering disebut dengan contact center [5].
2.2. Rapidminer Rapidminer adalah platform perangkat lunak ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan bernama sama dengan yang menyediakan lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data, pembelajaran mesin, pembelajaran dalam, penambangan  teks,  dan  analisis  prediktif.  Hal  ini digunakan  untuk  bisnis  dan  komersial,  juga  untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, rapid
prototyping ,  dan  pengembangan  aplikasi  serta mendukung semua langkah dalam proses pembelajaran  mesin  termasuk  persiapan  data,  hasil visualisasi, validasi model, dan optimasi. RapidMiner  dikembangkan  pada  model  inti terbuka.  Dengan  RapidMiner  Studio  Free  Edition, yang  terbatas  untuk  1  prosesor  logika  dan  10.000 baris data, tersedia di bawah lisensi.
2.3. Call Detail Record (CDR)
Call  Detail  Record  (CDR) pada  teknologi Voice over IP (VoIP) berisi data-data tertentu yang berkaitan dengan panggilan-panggilan yang dilakukan. Data-data tersebut diantaranya[2] :
 Account code : nomor account yang digunakan
 src : nomor identitas pemanggil
 dst : ekstensi tujuan, dll
Pada  penelitian  ini,  CDR  digunakan  untuk mencatat  beberapa  parameter  untuk  menentukan kinerja  agent  yang  meliputi N  Inbound ,  dan Login Time .
2.4. Parameter Penentu Kinerja Agent
Beberapa  parameter  penentu  kinerja  agent. Meliputi[5]:
 N-Inbound
N-inbound adalah  jumlah  panggilan  yang diterima selama selang waktu tertentu.
Ntotal = n + Ntolak (1)
N total : jumlah seluruh panggilan yang masuk n    : jumlah panggilan yang diterima(N) N tolak : jumlah panggilan yang ditolak
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online)
p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
 Login Time.
Login  Time  adalah  waktu  yang  dipergunakan oleh Agent untuk login. Dimana: t : Login Time
Lo   : waktu logout Li   : waktu login Is   : lama waktu istirahat
Nilai total dari kedua parameter tersebut adalah :
t = L0 – Li – ls (2)
2.5. Clustering dengan Metode K-Means
K-Means adalah suatu metode penganalisaan data  atau  metode Data  Mining yang  melakukan proses  pemodelan  tanpa  supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi[6]. Metode k-means berusaha  mengelompokkan  data yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok,  dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang  sama  satu  sama  lainnya  dan  mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam  kelompok  yang  lain.  Dengan  kata  lain, metode  ini  berusaha  untuk  meminimalkan  variasi antar  data  yang  ada  di  dalam  suatu cluster dan memaksimalkan  variasi  dengan  data  yang  ada  di cluster lainnya.
Objective function yang
berusaha diminimalkan oleh k-means adalah:
(    )     ∑ ∑ ( )
dimana:
U :  Matriks  keanggotaan  data  ke  masing- masing cluster yang berisikan nilai 0 dan 1 V : Matriks centroid/rata-rata masing-masing cluster
N
: Jumlah data c
: Jumlah cluster a ik : Keanggotaan data ke-k ke cluster ke-i x k : data ke-k
v i : Nilai centroid cluster ke-i
Prosedur
yang digunakan dalam melakukan optimasi  menggunakan k-means adalah sebagai berikut:
Step  1.  Tentukan jumlah cluster Step  2.  Alokasikan  data  ke  dalam cluster secara random Step  3. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster .
Step  4.  Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid/rata-rata terdekat Step  5. Kembali ke Step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid,  ada  yang  di  atas  nilai  threshold  yang ditentukan  atau  apabila  perubahan  nilai  pada objective  function  yang  digunakan,  di  atas  nilai threshold yang ditentukan.
Centroid/rata-rata  dari  data  yang  ada  di masing-masing cluster yang  dihitung  pada  Step  3. didapatkan menggunakan rumus sebagai berikut:
∑ ( )
dimana: i,k      : indeks dari cluster j         : indeks dari variabel v ij :  centroid  /  rata-rata cluster ke-i  untuk variabel ke-j x kj :  nilai  data  ke-k  yang  ada  di  dalam cluster tersebut untuk variabel ke-j N i : Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i
Sedangkan pengalokasian data ke masing- masing cluster yang  dilakukan  pada  Step  4. dilakukan  secara  penuh,  dimana  nilai  yang memungkinkan  untuk  a ik adalah  0  atau  1.  Nilai  1 untuk data yang dialokasikan ke cluster dan nilai 0 untuk  data  yang  dialokasikan  ke cluster yang  lain. Dalam menentukan apakah suatu data teralokasikan ke suatu cluster atau tidak, dapat dilakukan dengan menghitung  jarak  data  tersebut  ke  masing-masing centroid/rata-rata  masing-masing cluster .  Dalam hal  ini,  a ik akan  bernilai  1  untuk cluster yang centroidnya  terdekat  dengan  data  tersebut,  dan bernilai 0 untuk yang lainnya.
2.6. Cluster ing dengan Metode Single Linkage
(3)
(4)
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
Pada  penelitian  ini,  sebagai  pembanding dengan metode manual (standart) maka sistem yang dibuat  juga  ditambahi  dengan  metode Single Linkage . Salah satu alasan pemilihan metode Single Linkage adalah  metode  ini  merupakan  salah  satu bentuk  metode clustering yang  hierarchical sehingga seluruh data akan masuk ke dalam cluster . Karena  seluruh  data  masuk  dalam cluster maka hasil  pengelompokan  ( clustering )  yang  dihasilkan bisa dibandingkan dengan metode manual (standart). Metode pengelompokan ini menggunakan obyek yang paling dekat atau paling sama  antar  objek  satu  dengan  yang  lain  untuk dikelompokkan. Untuk  menggunakan algoritma ini ada  beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan yaitu[2][3][4]:
1.  Mulai  dengan  N cluster ,  setiap cluster mengandung  entiti  tunggal  dan  sebuah  matriks simetrik  dari  jarak  (similarities)  D  =  {dik}  dengan tipe NxN.
2.  Cari  matriks  jarak  untuk  pasangan cluster yang terdekat  (paling  mirip).  Misalkan  jarak  antara cluster U dan V yang paling mirip adalah duv. 3. Gabungkan cluster U dan V. Label cluster yang baru  dibentuk  dengan  (UV).  Update  entries  pada matrik jarak dengan cara : a. Hapus baris dan kolom yang bersesuaian dengan cluster U dan V.
b.  Tambahkan  baris  dan  kolom  yang  memberikan jarakjarak  antara cluster (UV)  dan cluster - cluster yang tersisa.
4.  Ulangi  langkah  2  dan  3  sebanyak  (N-1)  kali.
(Semua  objek  akan  berada  dalam cluster tunggal setelah  algoritma  berahir).  Catat  identitas  dari cluster yang digabungkan dan tingkat-tingkat (jarak atau similaritas) di mana penggabungan terjadi[5].
Dalam pengerjaan menggunakan metode ini, ada  beberapa  perhitungan  yang  harus  dilakukan diantaranya:
1. Mencari nilai rata-rata tiap parameter

## ̅ ∑
Dimana : : nilai rata-rata parameter xi : nilai parameter n : jumlah Agent
2. Mencari nilai standar deviasi tiap parameter. Untuk  mencari  nilai  standart  deviasi  pada  tiap parameter  yang  ada  dapat  menggunakan  rumus sebagai berikut :

## ( ) √∑ ̅
Dimana :
( ) : nilai standarisasi parametert
: nilai parameter
̅ : nilai rata-rata parameter
3.  Mencari  nilai  standar  untuk  masing-masing Agent .
̅
( )
Dimana :
: nilai standar masing-masing Agent
: nilai parameter
̅ : nilai rata-rata parameter
( ) : nilai standarisasi parameter
Setelah mendapat nilai normalisasi, maka dilakukan  perhitungan  menggunakan  Euclidean Distance.
∑ ( ) Dimana : r : Agent ke 1-9, dimana s= Agent ke r+1 k : jumlah Agent . : jarak antara Agent r dengan s
: nilai parameter Agent r ke-1 s/d 9 : nilai parameter Agent r+1
Untuk  memberikan  label  pada cluster yang ditentukan  sesuai  dengan  standarisasi  yang  ada, maka digunakan rumus berikut.

## √
Dimana : (5)
(6) (7)
(8) (9)
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online)
p-ISSN: 2598-8700   ( Printed)
Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
total : nilai akhir : nilai parameter pertama
: nilai parameter kedua.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Pada  tahap  ini,  metode K-Means dan Single Linkage digunakan  untuk  pengelompokan  agent sebagai  upaya  untuk  mengetahui  beban  kerja terhadap  agent.  Proses  perhitungan  manual  dan dengan  di  implementasikan  kedalam  aplikasi Rapidminer.  Blok  Diagram  PBX  sistem  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram PBX
Cara  kerja  dari  sistem  ini  adalah  saat  ada panggilan  masuk  dan  diterima  oleh Agent ,  maka panggilan  tersebut  akan  dicatat  dan  disimpan  pada Database.  Data  yang  disimpan  berupa  jumlah panggilan yang dihitung tiap panggilan masuk yang diterima Agent ,  rata-rata  lama  panggilan  yang digunakan  oleh Agent ,  lama  waktu  idle Agent ,  dan lama waktu Login dari Agent terhadap server.
Data-data  tersebut  disimpan  dalam  tabel yang  nanti  bisa  dilihat  setiap  saat.  Untuk melakukan  penilaian  performansi  dari  kinerja Agent ,  digunakan  metode K-Means Cluster ing  dan Single  Linkage .  Dari  penelitian  yang  dibuat, diambil  sampel  data  performansi Agent dengan  2 paramater  yaitu  N  inbound  dan  login  time  seperti yang  terlihat  pada  Tabel  1.  Kemudian  untuk perhitungan  manual  metode K-Means dapat  dilihat pada  Tabel  2.  Setelah  dilakukan  3  iterasi
didapatkan  hasil  pengelompokan Agent yang optimal sesuai metode.
Dibawah  ini  adalah  contoh  dari  data  kinerja pada  masing-masing  agent Call  Center dengan jumlah  panggilan  yang  ditangani  dan  lama  login pada aplikasi Call Center .
Tabel 1. Sampel data performance kinerja Agent Agent Jumlah Panggilan Waktu Login Hasbi 335 504921 Ais 326 513678 Beni 348 503246 Tasya 360 527757 Daus 269 530861 Asri 303 501095 Ayu 260 326976 Khusnul 290 445545 Dani 328 537828 Jai 276 360000 Joko 293 453124 Dilan 309 367990 Maya 284 378910 Aji 270 400000 Artika 301 402500 Sari 266 375000 Dewi 333 349690 Luna 343 555008 Ita 367 532165 Pontas 350 453678
Dari  20  data  sampel  di  atas,  dengan  menggunakan metode K-Means dengan  K=3  akan  di  dapatkan  3 buah cluster pada hasil dari iterasi yang dilakukan. Untuk  proses  perhitungan  manual K-Means bisa diliat  pada  Tabel  2.  Menggambarkan  nilai  untuk masing    jarak  antar  parameter  ke  centroid  dari masing-masing cluster :
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
Avg. within centroid distance_ cluster _1: - 299620927.556 Avg. within centroid distance_ cluster _2: - 553512651.922
Tabel 2. Iterasi 1 metode K-Means
C1 C2 C3 50087.00 3826.13 8757.00 41330.00 12583.02 0.00 51762.00 2151.47 10432.02 27251.01 26662.06 14079.04 24147.11 29766.02 17183.09 53913.01 0.00 12583.02 228032.02 174119.01 186702.01 109463.01 55550.00 68133.01 17180.01 36733.01 24150.00 195008.01 141095.00 153678.01 101884.01 47971.00 60554.01 187018.00 133105.00 145688.00 176098.01 122185.00 134768.01 155008.02 101095.01 113678.01 152508.01 98595.00 111178.00 180008.02 126095.01 138678.01 205318.00 151405.00 163988.00 0.00 53913.01 41330.00 22843.01 31070.07 18487.05 101330.00 47417.02 60000.00
Dari  data  pada  Tabel  2.  didapatkan  untuk Cluster 0 (C1) = 2, Cluster 1(C2) = 14 dan Cluster 2(C3)  =  4.  Kemudian  setelah  itu  dilakukan  proses iterasi selanjutnya hingga membentuk pusat cluster baru  yang  sama  jumlah  member cluster dengan iterasi sebelumnya.
Pada penelitian ini, dengan metode K-Means didapatkan 3 iterasi dari jumlah maksimal 10 iterasi yang  dilakukan.  Kemudian  setelah  itu  dilakukan proses implementasi dengan menggunakan aplikasi Rapidminer  dengan  memasukkan  data  training  ke aplikasi  yang  berisi  jumlah  panggilan  dan  waktu
login  pada  Table  1  ke  dalam  aplikasi  untuk pengolahan. Berikut adalah proses pada Rapidminer :
Gambar 2. Proses K-Means pada Rapidminer
Dari hasil perhitungan aplikasi di dapatkan data sebagai berikut :
Gambar 3. Hasil proses Rapidminer
Sedangkan  untuk  perhitungan  berdasarkan  jarak dengan pusat cluster (centroid) sebagai berikut :
Performance Vector: Avg. within centroid distance: -358299489.902 Avg. within centroid distance_ cluster _0: -
13766744.889
Avg. within centroid distance_ cluster _1: - 299620927.556 Avg. within centroid distance_ cluster _2: - 553512651.922
Untuk selanjutnya dilakukan proses perhitungan  manual  dan  penerapan  aplikasi  untuk metode Single  Linkage dengan  data  training  yang sama  dan  diterapkan  dengan  aplikasi  Rapidminer. Adapun  untuk  proses  perhitungan  metode Single Linkage dapat  dilihat  pada  Lampiran  1.  Karena dilakukan perhitungan jarak dari D1 hingga ke D20 dilampirkan pada halaman terakhir untuk
JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar Telp. +62-21-3905050 e-mail: jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719   (Online) p-ISSN: 2598-8700   ( Printed) Vol. 4 No. 3 ,  Agustus  2020
memudahkan  pengecekan  hasil  perhitungan.  Lalu data  yang  sama  diterapkan  dengan  aplikasi Rapidminer sebagai berikut :
Gambar 4. Proses Single Linkage pada Rapidminer
Dari proses Gambar 4 tersebut maka setelah di proses menghasilkan data sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil proses Rapidminer untuk Single
Lingkage.
Untuk  jumlah cluster sesuai  dengan  hasil tersebut adalah sebagai berikut :
Cluster 0: 8 items Cluster 1: 9 items Cluster 2: 3 items Total number of items: 20

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini didapatkan perbedaan  jumlah Agent pada  metode clustering K-Means dengan Single  Linkage yang  secara  tidak langsung  memiliki  kemiripan  dalam  komposisi jumlah Agent . Untuk lebih memastikan dengan data training  yang  sama  bisa  juga  dicoba  dengan menggunakan  metode clustering lainnya  untuk melihat perbedaan maupun persamaan pada jumlah Agent pada setiap cluster nya.
Untuk  penelitian  ke  depan,  penulis  akan mencoba  menggabungkan  dan  mengkomparasi antara  metode clustering dengan classification seperti Naïve  Bayes, KNN  atau  C45  untuk mendapatkan  hasil clustering Agent yang  lebih optimal      optimal  guna  menunjang  kinerja  dan beban kerja setiap Agent .

## REFRENSI
[1] Fitriyadi.  “Implementasi  Screen  Pop  pada Layanan  informasi  Mahasiswa  Berbasis  CTI”, Surabaya., 2010.
[2] M.S.Pramono,  “Estimasi  Jumlah  Kelompok pada  Analisis  Kelompok  Metode Single Linkage dan KMeans Melalui Beberapa Metode
Penentuan Jumlah Kelompok”, ITS, 2007. [3] S.Hidayati,”Perbandingan Analisis
Cluster dengan  Metode Single  Linkage dan K-Means ”,
UIN Sunan Kalijaga Jogjakarta, 2011.
[4] Nur Rosyid Mubtada’I, Mike Yuliana, dan Beni Ilham  Priyambodo.  “Analisa  Perbandingan Cluster ing  Metode  Manual  dan  Metode Single Linkage untuk Menentukan Kinerja Agent pada Call  Center ”,  The  13th  Industrial  Electronics Seminar 2011.
[5] PT. XYZ, “ Call Center PT. XYZ”,2018.
[6] K-Means .(2011). (https://yudiagusta. wordpress.com/k-means/),  diakses  28  Agustus 2018.